На вебинаре NGENIX расскажут о лучших практиках защиты от атак

На вебинаре NGENIX расскажут о лучших практиках защиты от атак

На вебинаре NGENIX расскажут о лучших практиках защиты от атак

NGENIX приглашает на практический вебинар “Инфраструктура и защита в облаке: лучшие практики для подготовки к условиям неопределенности”.

В течение месяцев интернет-бизнес регулярно подвергался интенсивным атакам, которые влияли на доступность и отказоустойчивость веб-ресурсов, репутацию и прибыльность бизнеса. В условиях мощной атаки рабочее решение для защиты нужно оперативно, и поэтому многие выбрали для этого облачные решения. Но процесс миграции зачастую проходит дольше, чем необходимо бизнесу.

На вебинаре разбираем:

  • Основные ошибки и узкие горлышки при обеспечении защиты веб-приложения
  • Лучшие практики для защиты веб-приложения “ин-хаус”
  • Лучшие практики для эффективной и быстрой миграции в облако

Мероприятие будет полезно руководителям ИТ и ИБ, а также профильным специалистам, которые хотят:

  • Узнать об актуальных сценариях защиты веб-ресурсов от кибератак на уровне приложений
  • Разобрать слабые места в периметре веб-ресурса или приложения
  • Подготовить свою инфраструктуру к быстрой миграции в облако

Зарегистрироваться можно по этой ссылке.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru